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云计算技术应用是学什么的

2023-11-25 23:19:14 | 30高考

最近经常有小伙伴私信询问云计算技术应用是学什么的相关的问题,今天,30高考小编整理了以下内容,希望可以对大家有所帮助。

本文目录一览:

云计算技术应用是学什么的

云计算技术应用是学什么的

云计算技术与应用是一门专科类专业。本专业培养德、智、体、美全面发展,具有良好职业道德和人文素养,掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识。

具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力,从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。

云计算技术与应用专业主要职业能力 30高考

1、具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力。

2、具备云计算系统的运行维护能力,掌握故障排除的方法和技能。

3、掌握虚拟化技术,熟悉主流虚拟化平台的使用方法,掌握虚拟资源的管理技能。

4、掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能。

5、掌握数据存储与管理技术,具备多种系统环境的数据资源管理能力。

6、了解云安全防护技术,掌握云安全管理基本技能,具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力。

云计算技术应用是学什么的

有关风险β系数计算和应用的问题(高分追加)

按 协方差 方式计算, β系数 =(某项资产的总收益率-无风险收益率)/(市场组合的总收益率-无风险收益率)
◆ β=1,表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化,其风险情况与市场投资组合的风险情况一致; ◆ β>1,说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险; ◆ β<1,说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。
Beta的用途有以下几个: 1)计算 资本成本 ,做出投资决策(只有回报率高于资本成本的项目才应投资); 2)计算资本成本,制定业绩考核及激励标准; 3)计算资本成本,进行资产估值(Beta是现金流贴现模型的基础); 4)确定单个资产或组合的系统风险,用于资产组合的投资管理,特别是 股指期货 或其他金融衍生品的避险(或投机)。
β系数也称为 贝塔系数 (Beta coefficient),是一种风险指数,用来衡量个别股票或 股票基金 相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性,在股票、基金等投资术语中常见。
贝塔系数是统计学上的概念,它所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其 绝对值 越大,显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大;绝对值越小,显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值,则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反;大盘涨的时候它跌,大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资基金的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于被动投资于大盘的表现情况,这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。在计算贝塔系数时,除了基金的表现数据外,还需要有作为反映大盘表现的指标。
β系数
根据投资理论,全体市场本身的β系数为1,若基金投资组合净值的波动大于全体市场的波动幅度,则β系数大于1。反之,若基金投资组合净值的波动小于全体市场的波动幅度,则β系数就小于1。β系数越大之证券,通常是投机性较强的证券。以美国为例,通常以 标准普尔 五百企业指数(S&P 500)代表股市,贝塔系数为1。一个共同基金的贝塔系数如果是1.10,表示其波动是股市的1.10 倍,亦即上涨时比市场表现优10%,而下跌时则更差10%;若 贝他系数 为0.5,则波动情况只及一半。β= 0.5 为低风险股票,β= l. 0 表示为平均风险股票,而β= 2. 0 → 高风险股票,大多数股票的β系数介于0.5到l.5间 。

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数据处理的意义有哪些

30高考(https://www.30gaokao.com)小编还为大家带来数据处理的意义有哪些的相关内容。

数据处理的意义有:数据处理是实现空间数据有序化的必要过程。数据处理是检验数据质量的关键环节。数据处理是实现数据共享的关键步骤。

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响了人类社会发展的进程。

扩展资料:

在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行 负载均衡 和分片的确是需要深入的思考和设计。

虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些大量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型 分布式数据库 ,或者 分布式存储 集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

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